Algoritmos de Machine Learning: su importancia en Data Science

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Los científicos de datos utilizan los algoritmos de machine learning para poder mejorar y acelerar sus procesos analíticos de información gracias al uso de algoritmos que permiten que las máquinas trabajen de forma autónoma, aprendiendo de toda la información que se les proporciona.

Tanto el machine learning como el data science son nuevas y complejas tecnologías que requieren de una serie de conocimientos y habilidades específicas para abordarlas. Para poder ser un buen científico de datos, y aplicar de forma eficiente los algoritmos de machine learning sobre la información, es necesario realizar un curso de data science avanzado que permita especializarse en este ámbito.

Qué es el machine learning

El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama incluida dentro de la inteligencia artificial que tiene como objetivo que las máquinas puedan aprender de forma autónoma, es decir, que sean capaces de identificar patrones y desarrollar soluciones sin la necesidad de ser guiadas por un humano.

Los algoritmos de machine learning son la forma que utiliza esta tecnología de IA para aprender de forma autónoma. Existen distintos algoritmos de machine learning que se utilizan de forma habitual, como los de regresión, bayesianos, de agrupación, de árbol de decisión, de redes neuronales, de reducción de dimensión o de aprendizaje profundo (deep learning).

Para qué se utiliza el machine learning

Son muchos los usos y aplicaciones de este tipo de inteligencia artificial, algunos de los más destacados son:

  • Realizar predicciones sobre el futuro.
  • Detectar patrones analizando grandes volúmenes de datos.
  • Optimizar los resultados obtenidos de data science y big data.

Podemos encontrar ejemplos del uso del machine learning en distintos campos, como en el procesamiento y analítica de información en data science, en la detección de enfermedades en medicina, en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), en la optimización de publicidad en redes sociales o incluso en la ciberseguridad (potenciando el escaneado y detectando ataques antes de que sucedan).

Data science y los algoritmos de machine learning

La ciencia de datos y el aprendizaje automático son dos conceptos distintos, pero que están relacionados. Mientras que el data science consiste en procesar datos para extraer conocimientos útiles y valiosos de los mismos, el machine learning es un tipo de inteligencia artificial que busca la autonomía de las máquinas para aprender y sacar conclusiones.

La ciencia de datos se apoya en el machine learning para poder acelerar los procesos de análisis de datos, obtener información más precisa e interesante, y conseguir una mayor eficiencia (mejores resultados invirtiendo menos tiempo).

Además de aplicar algoritmos de machine learning, los data scientists también utilizan otras herramientas y procesos, como el análisis predictivo, o el análisis de opinión, para así afinar en las conclusiones que sacan de toda la información procesada y analizada.

Qué es el clustering en Machine Learning

El clustering es un proceso de gran importancia dentro del aprendizaje automatizado y la ciencia de datos. Consiste en agrupar datos con características comunes o similares (clusters), con el objetivo de aplicar sobre ellos algoritmos de machine learning y así obtener mejores resultados.

Ilustración en la que se muestran los algoritmos de Machine Learning

Cuáles son los algoritmos de machine learning

Los algoritmos de machine learning se pueden clasificar en tres categorías diferentes, y debemos tener en cuenta que el aprendizaje supervisado y el no supervisado son los dos más utilizados en la actualidad.

1. Aprendizaje supervisado

Este tipo de algoritmo de machine learning consiste en enseñar a la máquina mediante ejemplos, es decir, proporcionándoles al algoritmo una serie de datos ya conocidos para que pueda determinar cómo se llegará a una solución.

El algoritmo descubre patrones y llega a conclusiones con los datos obtenidos, y es el operador el que se encarga de revisarlos y aplicar las correcciones correspondientes, con el objetivo de que cada vez sea más preciso y eficiente.

2. Aprendizaje no supervisado

En este tipo de algoritmo no interviene ninguna persona para corregir o mejorar los resultados, sino que es la propia máquina la que se encarga de forma autónoma de realizar todo este proceso.

En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo trabaja con grandes volúmenes de información, analizando y llegando a sus propias conclusiones. Se trata de un sistema que mejora a lo largo del tiempo, es decir, mientras más datos procese el algoritmo, más fiables serán sus resultados.

3. Aprendizaje por refuerzo

Se trata de un algoritmo que guía a la máquina mediante un proceso de prueba y error, donde se exploran diferentes posibilidades para evaluar cuál es el resultado más interesante u óptimo.

Hemos visto el machine learning, qué es, su relación con la ciencia de datos y sus algoritmos. Para poder desarrollar los mejores algoritmos de machine learning, es necesario disponer de los conocimientos y habilidades necesarios, algo que se puede lograr realizando nuestro Máster en Data Analytics y Data Science + Inteligencia Artificial. Es una gran oportunidad para poder convertirse en un científico de datos y acceder a puestos de trabajo muy interesantes con una gran remuneración salarial.

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